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Código que permite verificar estadísticamente que variables son posiblemente predictivas a priori de la ejecución del modelo. Código recomendable para variables de estudio dicotómicas.

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fmansillaib/stata_DCOF

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versión 1.0- 07/2022

Descripción:

  1. Es un código que te permite evaluar estadísticamente si una o un set de variables (usualmente x(s)) discriminan tu variable grupo.
  2. El código utiliza una prueba de diferencias de varianza (Fisher) y luego si define una prueba de diferencias de medias con la t-Student, en función a los resultados de Fisher si las varianza son iguales o desiguales entre grupos.
  3. Te arroja una matriz con n filas (según cantidad de variables), con: Media Grupo 1; Media Grupo 2; Estadístico t; p-value T; p-value F
  4. Si tu escoger ordenar en el comando al ejecutar, se ordenara de mayor a menor el estadístico t (se encuentra en valor absoluto).

Instalación:

  • Paso 1: Descargar el archivo dcof.ado
  • Paso 2: Ir a la carpeta de Stata (usualmente Disco C) -> Carpeta ado -> Guardar archivo en letra “D”.
  • Paso 3: Cerrar y Abrir Stata.
  • Paso 4: Utilizar código.

Syntax

En stata llamar, código:

  dcof var_x (var's_x), var_y (variable) lvl_conf (#) sample (variable) sort (#)
  • var_x: Señalar la(s) variable(s) en que el código analizara.
  • var_y: Señalar una única variable (grupo).
  • lvl_conf: Señalar un único numero. Por ejemplo: 90; 95 o 99 (sin el %).
  • sample: Señalar si lo quieres para toda la muestra (poner: all_sample). Si lo quiere para una muestra especial cree una variable marcando con las observaciones para el análisis.
  • sort: Señalar un 1 si quiere ordenar la variable “t-Student”, en el caso contrario 0.

Alcance:

  1. Código solo se puede aplicar para grupo de variables dicotómicas.
  2. Código solo se puede utilizar para diferencias de medios, no establecer una valor especifico en la hipótesis.

OUTPUT Ejemplo:

ejemplo output

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Código que permite verificar estadísticamente que variables son posiblemente predictivas a priori de la ejecución del modelo. Código recomendable para variables de estudio dicotómicas.

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